מדענים במחקר SCRIPPS פיתחו שיטה חדשה המשתמשת בבינה מלאכותית (AI) ובטכניקות הדמיה מתקדמות כדי לזהות בצורה מדויקת ויעילה יותר נוגדנים טיפוליים לטיפול במחלות זיהומיות.
שיטת הפריצה, שפורסמה ב התקדמות מדעית ב- 15 באוגוסט 2025, מצמצם את הזמן הדרוש לזיהוי נוגדנים מגנים משבועות עד מתחת ליום, תוך הצעת גישה מדרגית שממזערת את צווארי הבקבוק ומאיצה את המחקר. התקדמות זו עשויה לשנות את האופן בו החוקרים מפתחים טיפולים בשפעת, HIV ומחלות זיהומיות אחרות, במיוחד במהלך חירום בריאותי כאשר תגובה מהירה היא קריטית.
זה מייצג שינוי פרדיגמה באופן בו אנו מגלים נוגדנים. על ידי רתימת AI לניתוח הפרטים המבניים של תגובות חיסוניות, אנו יכולים כעת לזהות את המועמדים הטיפוליים המבטיחים ביותר בשעות בלבד, עם שיעורי הצלחה טובים יותר משיטות מסורתיות. זה יכול להיות שינוי משחק עבור מוכנות למגיפה והתפתחות טיפולית. "
אנדרו וורד, ללמוד סופר בכיר, פרופסור, המחלקה לביולוגיה מבנית וחישובית אינטגרטיבית במחקר סקריפס
מציאת המחט בערימת שחת
נוגדנים ממלאים תפקיד קריטי במערכת החיסון בגלל יכולתם לנצל ולנטרל חיידקים, וירוסים ופתוגנים אחרים. חלבונים גדולים בצורת Y מיוצרים באופן טבעי על ידי מערכת החיסון, אך ניתן להנדס אותם כטיפולים לסרטן, מחלות אוטואימוניות וזיהומים. הם בין הכלים הטיפוליים החשובים ביותר ברפואה, הכוללים למעלה מ- 200 תרופות מאושרות ברחבי העולם בגלל בטיחותן ויעילותן בטיפול במחלות מגוונות.
עם זאת, שיטות גילוי נוגדנים מסורתיות הינן עתירות עבודה וגוזלות זמן, המחייבות את החוקרים להקרין אלפי מועמדים בנפרד כדי למצוא את אלה הנקשרים ליעדים הנכונים ועדיין מספקים הגנה מספקת. הסיבה לכך היא שכאשר הגוף נתקל באיום כמו נגיף, הוא מייצר מגוון עצום ומגוון של נוגדנים-אך רק מעטים נבחרים מסוגלים למקד למקומות פגיעים שיכולים לנטרל את הפתוגן או לספק תועלת טיפולית. המיון דרך המורכבות הזו היה מבחינה היסטורית צוואר בקבוק גדול בהתפתחות התרופות והחיסונים.
AI פוגש מיקרוסקופיה מתקדמת
החוקרים פיתחו לאחרונה פיתרון פוטנציאלי לבעיה זו על ידי שילוב של שתי טכנולוגיות חזקות: מיקרוסקופיית קריו-אלקטרונים (CryoeM), המשתמשת בקרן אלקטרונים כדי לתפוס תמונות של נוגדנים הקשורים למטרות שלהם ברזולוציה כמעט אטומית, ומודלינג'לו, כלי AI הבונה דגמים מולקולריים מתמונות קריאה וניבוי אילו נוגדי נוגדי יכול לספק הגנה. במינוף שתי הטכנולוגיות הללו, וורד והמעבדה שלו ניתחו את הדפוסים המבניים של תגובות נוגדנים, ואז השתמשו ב- ModelAngelo כדי לזהות את הנוגדנים התואמים ביותר ממסד הנתונים שלה. שיטה זו, המכונה מבנה לרצף (STS), בונה על ממצאים קודמים ממעבדת וורד שמינפה את קריואם כדי למפות במהירות את כל הנוגדנים שהועלו על ידי זיהום בעניין של ימים.
"מה שמרגש בשיטה זו הוא שהיא מסלקת הרבה מהניחושים מגילוי נוגדנים", אומר המחבר הראשון של המחקר ג'יימס פרגוסון, מדען צוות במעבדת המחלקה. "במקום לסקר באופן אקראי אלפי נוגדנים, אנו יכולים להסתכל ישירות על מבנה התגובה החיסון ולזהות את אלה שקשורים לאתרים חשובים פונקציונליים. ModelAngelo עוזר לנו למצוא נוגדנים אלה בבסיסי נתונים גנטיים עם דיוק מדהים."
כדי להפגין פוטנציאל טיפולי בעולם האמיתי, הצוות בדק את הנוגדנים שזוהו על ידי ModelAngelo במודלים של בעלי חיים כדי לראות עד כמה הם מוגנים מפני שפעת. החוקרים מצאו כי הנוגדנים המזוהים עם צינור ה- STS המונע על ידי ModelAngelo הראו הגנה משמעותית מפני הנגיף המבהיר כי שיטה זו יכולה להיות כלי רב עוצמה לזיהוי הנוגדנים המגנים ביותר מפני מחלות.
מתכונן למגפה הבאה
ההשלכות נמשכות הרבה מעבר לשפעת. המהירות והדיוק של השיטה הופכים אותה לערכה במיוחד לתגובה למחלות זיהומיות מתעוררות, בהן התפתחות מהירה של טיפולים יכולה להציל חיים.
"שילוב AI עם ניתוח תגובה חיסונית לא רק מאיץ את התפתחות החיסון, אלא גם משפר את היכולת שלנו להגיב במהירות לפתוגנים מתעוררים", ציין וורד. "על ידי ייעול גילוי נוגדנים מגנים, צינור זה סולל את הדרך לטיפול מהיר יותר וממוקד יותר לנוכח איומים בריאותיים עולמיים עתידיים."
כדי לבנות על עבודתם, צוות המחקר יזם שיתופי פעולה עם מעבדות ברחבי Scripps Research כדי להמשיך ללמוד כיצד ModelAngelo יכול לחולל מהפכה בפיתוח נוגדנים טיפוליים. וורד והמעבדה שלו רואים עתיד בו השיטה שלהם מסוגלת לתמוך באתגרים בריאותיים מתפתחים, ובסופו של דבר להביא טיפולים מצילי חיים לחולים מהר מתמיד.
